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03CASE STUDY小売・EC

非公開企業

レコメンドエンジン刷新で
売上を18%向上

顧客行動データを活用したレコメンドエンジンを再構築。CVRと客単価の向上により、売上18%向上を実現。

業種
小売・EC (アパレル)
企業規模
従業員 約350名
支援期間
約6ヶ月
テーマ
データ活用 / 顧客体験向上

01CHALLENGE課題

導入前に
抱えていた課題

既存のレコメンドが購買履歴の単純な共起に頼っており、閲覧中の文脈を反映できていませんでした。

  1. 01

    「一度買った商品と似たもの」ばかりが並び、回遊とクロスセルにつながっていなかった

  2. 02

    新規顧客や新商品に対して有効な推薦を出せず、コールドスタート問題が放置されていた

  3. 03

    施策の効果検証の仕組みがなく、改善の良し悪しを判断できていなかった

この課題に、3つの段階で取り組みました

02APPROACH支援内容

課題の解決に向けて
取り組んだこと

約6ヶ月の支援を、3つの段階で進めました。

  1. 01

    行動ログの再設計と顧客理解の深掘り

    購買だけでなく閲覧・検索・カート投入までを含めた行動ログを整理。セッション単位で「いま何を探しているか」を捉えられるデータ構造に作り直しました。

  2. 02

    文脈を反映したハイブリッド推薦の実装

    協調フィルタリングに商品属性ベースの推薦を組み合わせ、直近の行動で重みを変える構成に刷新。新商品・新規顧客にも推薦を出せるようにしました。

  3. 03

    A/Bテストを前提とした改善サイクルの定着

    配信ロジックを切り替えられる基盤と評価ダッシュボードを整備し、施策の効果を数字で判断できる状態へ。改善の意思決定をチームに引き渡しました。

支援領域
  • 顧客行動分析
  • レコメンドエンジン再構築
  • A
  • Bテスト設計・運用
体制
コンサルタント1名・データサイエンティスト2名・エンジニア2名

この取り組みで、成果につなげました

03RESULTS成果

導入後に
得られた成果

※ 同一期間の A/B テストにおける、従来ロジック群との比較値です。

  1. 01

    18%

    売上の向上

  2. 02

    24%

    レコメンド経由CVRの改善

  3. 03

    11%

    客単価の向上

04VOICEお客様の声

導入を
振り返って

ご担当者さまに伺ったお話です。

推薦の精度が上がっただけでなく、施策を数字で振り返る文化がチームに根づきました。次に何を試すかを自分たちで決められるようになっています。

EC事業部マーケティング責任者

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